Welche Personen eignen sich am besten für eine Tätigkeit in der Datenanalyse?

Personen mit ausgeprägten mathematischen und statistischen Kenntnissen eignen sich am besten für Aufgaben in der Datenanalyse. Ein Datenanalyst ist für die Erfassung von Daten und die Durchführung statistischer Analysen eines großen Datensatzes verantwortlich. Daher ist es wichtig, dass Mitarbeiter in der Datenanalyse organisiert und detailorientiert sind und in der Lage sind, innerhalb enger Fristen zu arbeiten. Ein Datenanalyst sollte nicht nur über gute mathematische Kenntnisse verfügen, sondern auch mit verschiedenen Programmiersprachen vertraut sein und die Fähigkeit besitzen, Datensätze zu analysieren und zusammenzufassen.

Was sind gängige Karrierewege im Bereich der Datenanalyse?

Viele Datenanalysten arbeiten an der Wall Street oder bei Hedgefonds, um Anlegern und Großbanken dabei zu helfen, finanzielle Entscheidungen für ihre Portfolios und Kunden zu treffen. Diese Datenanalysten sind für die Erfassung und Analyse großer Mengen von Finanzdaten für Kollegen und Kunden zuständig. Zu den üblichen Karrierewegen im Bereich der Datenanalyse gehört auch die Arbeit im Gesundheitswesen oder in Versicherungsunternehmen.

Welche Themen kann ich studieren, die mit der Datenanalyse zu tun haben?

Es ist wichtig, dass jeder, der Datenanalyse studiert, über gute Mathematikkenntnisse verfügt. Daher können Lernende Themen in Betracht ziehen, die Inferenzstatistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Daten sowie Datenverarbeitung für Mathematikkenntnisse abdecken. Ein Datenanalyst muss auch mit der Computerprogrammierung vertraut sein, daher sind Themen, die die angewandte Datenverarbeitung mit Python untersuchen, ein Muss. Für Lernende, die sich dafür interessieren, wie man Datenanalysen im Team durchführt, können die Themen "Management von Datenanalysen" und "Aufbau eines Datenverarbeitungsteams" Ihnen helfen, das Potenzial Ihres Teams zu erkennen, und Ihnen Tipps für Management und Planung geben.

Welche Karrieremöglichkeiten bieten sich mit Kenntnissen in der Datenanalyse?

Die Beherrschung der Datenanalyse kann Türen zu verschiedenen Karrierewegen in unterschiedlichen Sektoren öffnen: Fachkraft für Datenanalyse , Interpretation von Datensätzen zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen. Business Intelligence Analyst , Nutzung von Daten als Grundlage für Strategien und Geschäftspraktiken. Market Research Analyst , der Daten analysiert, um Markttrends und Verbraucherpräferenzen zu verstehen. Operations Analyst , Nutzung von Daten zur Optimierung von Geschäftsabläufen und zur Steigerung der Effizienz. Financial Analyst , der analytische Techniken einsetzt, um Finanzdaten zu bewerten und zukünftige Trends vorherzusagen.

Wie kann ich Datenanalyse-Schulungen für mein Team erwerben?

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Johns Hopkins University
Datenwissenschaft: Grundlagen mit R
Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Analyse, Datenwrangling, Datenanalyse, Daten bereinigen, R-Programmierung, Knitr, Versionskontrolle, Git (Versionskontrolle-System), Ggplot2, Datenverarbeitung, Statistisches Programmieren, Datenvisualisierung, Big Data, Statistische Berichterstattung, Explorative Datenanalyse, Daten-Integration, Datenmanipulation, Plot (Grafiken), Gemeinsame Nutzung von Daten, Rmarkdown
4,6
Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
48.072 Bewertungen
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
Google Cloud
Preparing for Google Cloud Certification: Cloud Data Engineer
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4,6
Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
18.695 Bewertungen
Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
Cloudera
Moderne Big Data-Analyse mit SQL
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenbank-Systeme, Operative Datenbanken, Datenmanipulation, Datenmanagement, MySQL, Datenbanken, Apache Hadoop, Datenbank-Design, Relationale Datenbanken, Datenbank Management, Datenspeicherung, Amazon S3, Big Data, Leistungsoptimierung, PostgreSQL, SQL, Virtuelle Maschinen, Cloud-Speicher, Apache Hive, Abfragesprachen
4,7
Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
1421 Bewertungen
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate
Status: Neu
Status: Kostenloser Testzeitraum
IBM
IBM Data Architecture
Kompetenzen, die Sie erwerben: NoSQL, Data Warehousing, SQL, Apache Hadoop, Extract, Transform, Load, Apache Airflow, Data Security, Linux Commands, Data Migration, Database Design, Data Governance, MySQL, Apache Spark, Data Pipelines, Apache Kafka, Database Management, Bash (Scripting Language), Shell Script, Database Architecture and Administration, Data Store
4,6
Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
6607 Bewertungen
Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
Wesleyan University
Tools zur Datenanalyse
Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Hypothesentests, Statistische Analyse, Datenanalyse, Datenmanagement, Korrelationsanalyse, Statistische Inferenz, Regressionsanalyse, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Statistische Methoden, SAS (Software), Statistische Software, Quantitative Forschung, Analytische Fähigkeiten
4,5
Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
414 Bewertungen
Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen
Status: Kostenloser Testzeitraum
University of Illinois Urbana-Champaign
Data-Mining
Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Storytelling, Interaktive Datenvisualisierung, Unstrukturierte Daten, Statistische Analyse, Datenvisualisierungssoftware, Anomalie-Erkennung, Grafische Darstellung, Daten Präsentation, Datenüberprüfung, Analytics, Big Data, Streudiagramme, Data-Mining, Unüberwachtes Lernen, Plot (Grafiken), Tableau Software, Verarbeitung natürlicher Sprache, Dashboard, Daten-Mapping, Text Mining
4,5
Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
2920 Bewertungen
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
IBM
IBM Data Warehouse Ingenieur
Kompetenzen, die Sie erwerben: Apache Airflow, IBM Cognos-Analytik, MySQL, IBM DB2, Datenbank-Design, Datenbank Management, Apache Kafka, Data-Warehousing, Linux-Befehle, Dateiverwaltung, Auszug, Relationale Datenbanken, Dashboard, Star Schema, Shell-Skript, Bash (Skriptsprache), Datenbankarchitektur und -verwaltung, SQL, Daten-Pipelines, Datenspeicher
4,7
Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
6083 Bewertungen
Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
University of Michigan
Python-Datenstrukturen
Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Daten importieren/exportieren, Datenstrukturen, Entwicklungsumgebung, Dateiverwaltung, Grundsätze der Programmierung, Datenmanipulation
4,9
Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
96.729 Bewertungen
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
Google Cloud
Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP
Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Pipelines, Dataflow, Google Cloud Platform, Real Time Data, Data Lakes, MLOps (Machine Learning Operations), Dashboard, Data Warehousing, Extract, Transform, Load, Cloud Engineering, Data Infrastructure, Cloud Infrastructure, Cloud Storage, Big Data, Tensorflow, Unstructured Data, Data Integration, Data Migration, Data Processing, Data Visualization Software
4,6
Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
18.409 Bewertungen
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
MathWorks
Explorative Datenanalyse mit MATLAB
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Datenvisualisierungssoftware, Statistische Analyse, Skripting, Datenmanipulation, Daten importieren/exportieren, Technische Kommunikation, Interaktive Datenvisualisierung, Matlab, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Explorative Datenanalyse, Deskriptive Statistik, Datenverarbeitung, Daten-Mapping
4,8
Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
813 Bewertungen
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
University of Michigan
Python für jedermann
Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Datenvisualisierungssoftware, Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API), Datenmanipulation, Daten importieren/exportieren, Webdienste, Datenbank-Design, Erhebung von Daten, Datenstrukturen, Restful API, JSON, Netzwerkprotokolle, Datenverarbeitung, Grundsätze der Programmierung, Relationale Datenbanken, Web Scraping, Skriptsprachen, SQL, Datenmodellierung, Computer Programmierung
Auf einen Abschluss hinarbeiten
4,8
Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
277.424 Bewertungen
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
Johns Hopkins University
Der Werkzeugkasten des Datenwissenschaftlers
Kompetenzen, die Sie erwerben: Integrierte Entwicklungsumgebungen, Datenanalyse, Software-Installation, GitHub, R-Programmierung, Git (Versionskontrolle-System), Entwicklungsumgebung, Versionskontrolle, Datenverarbeitung, Big Data, Statistisches Programmieren, Rmarkdown
4,6
Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
34.019 Bewertungen
Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen